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dc.creatorALMEIDA, Arthur da Costa-
dc.date.accessioned2020-01-16T15:20:21Z-
dc.date.available2020-01-16T15:20:21Z-
dc.date.issued2008-04-08-
dc.identifier.citationALMEIDA, Arthur da Costa. Metodologia integrada utilizando sensoriamento remoto em redes neurais artificiais na quantificação do potencial de Biomassa florestal na Amazônia. 2008. 135 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Faculdade de Engenharia Elétrica, Instituto de Tecnológia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2008. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/12165. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12165-
dc.description.abstractPattern recognition and pattern classification in digital images is a very important skill, today. With them, it is possible to recognize and identify target objects in those images. This work proposes an integrated methodology for pattern recognition related to biomass in the Amazon tropical rainforest to extract information about bioenergetics potential for electric energy production for use with isolated Amazonian communities. To achieve this aim, information gathered about forest inventory was mixed with pattern classification and recognition in medium resolution satellite imagery such as those from LANDSAT and CBERS. The approach used in this work comes from the computational intelligence area, using artificial neural networks equipped with radial basis functions and Kohonen´s self organizing maps. The results serve as input to a geographical information system application which creates and manages a geographical database for energetic planning with renewable energy resources applicable to isolated Amazonian communities.en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Parápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.sourceDisponível na Internet via correio eletrônico: riufpabc@ufpa.brpt_BR
dc.subjectBiomassapt_BR
dc.subjectEnergias renováveispt_BR
dc.subjectReconhecimento de padrõespt_BR
dc.subjectRedespt_BR
dc.subjectNeurais artificiaispt_BR
dc.subjectSistemas de informações geográficaspt_BR
dc.subjectArtificial neural networksen
dc.subjectBiomassen
dc.subjectGeographical information systemsen
dc.subjectPatternen
dc.subjectRecognitionen
dc.subjectRenewable energiesen
dc.titleMetodologia integrada utilizando sensoriamento remoto em redes neurais artificiais na quantificação do potencial de biomassa florestal na Amazôniapt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUFPApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.contributor.advisor1ROCHA, Brígida Ramati Pereira da-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9943372249006341pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2014957882626187pt_BR
dc.description.resumoReconhecimento e classificação de padrões em imagens digitais é uma habilidade importante nos dias atuais, pois permite reconhecer e identificar objetos de interesse nessas imagens. Este trabalho propõe e implementa uma metodologia integrada de reconhecimento de padrões relacionados com biomassa na floresta amazônica, com o objetivo de extrair daí informações sobre potencial energético dessa biomassa para fins de utilização como combustível primário para produção de energia elétrica para eventual uso em comunidades isoladas da Amazônia. Para isso combina informações de inventário florestal obtidas em campo com classificação e reconhecimento de padrões de biomassa em imagens de satélite de média resolução (LANDSAT, CBERS). A técnica utilizada para isso vem da área de inteligência computacional: as redes neurais artificiais com arquitetura de Funções de Base Radial (RBF) e do tipo Mapa Auto-Organizável (SOM) de Kohonen. Os resultados são combinados em um Sistema de Informações Geográficas gerando um banco de dados para uso em planejamento energético com recursos renováveis, aplicáveis às áreas isoladas da Amazônia.pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subject.linhadepesquisaFONTES RENOVÁVEISpt_BR
dc.subject.areadeconcentracaoSISTEMAS DE ENERGIA ELÉTRICApt_BR
dc.description.affiliationUFPA - Universidade Federal do Parápt_BR
dc.creator.ORCIDhttps://orcid.org/0000-0001-7622-4455pt_BR
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